模型简介
基于MLM任务预训练的BERT模型,专门针对丹麦专制时期的历史文本进行优化,能够更好地理解和处理这些与现代丹麦语有显著差异的文本。
模型特点
历史文本优化
专门针对丹麦专制时期(1660-1849年)的历史文本进行训练,能够更好地捕捉与现代丹麦语差异较大的语义。
定制分词器
使用定制WordPiece分词器,优化对历史文本的分词效果。
高质量训练数据
训练数据来自ENO语料库,包含1762至1848年间丹麦与挪威报纸的新闻、公告及广告,单词级错误率约为5%。
模型能力
填充掩码
历史文本语义理解
使用案例
历史研究
历史文本分析
用于分析丹麦专制时期的历史文本,帮助研究人员理解当时的语言使用和社会背景。
历史文献翻译辅助
辅助翻译历史文献,提供更准确的语义理解。
语言学
语言演变研究
用于研究丹麦语从专制时期到现代的演变过程。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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